基于RBF神经网络的连杆衬套强力旋压轴线直线度预测

• 作者: 吉梦雯 尹馨妍 樊文欣 王瑞瑞 郭芳
• 来源期刊: 锻压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 连杆衬套 强力旋压 轴线直线度误差 RBF神经网络 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 特种成形
• 页码范围: 67-71
• 页数: 5页
• 分类号: TG146.1+1|TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2018.03.012

摘要

为了实现对连杆衬套强力旋压轴线直线度误差的预测,从而改善连杆衬套的性能,基于MATLAB平台,建立了减薄率、 进给比、 首轮压下比与轴线直线度误差之间的RBF神经网络模型.用仿真数据对其进行训练,然后预测内、 外轴线的直线度误差.并将预测值与仿真值比较,得出RBF神经网络预测误差百分比,与实测值进行比较,验证RBF神经网络在实际生产中的预测性能.再与同样条件下所建立的BP神经网络预测误差百分比对比.发现RBF神经网络可以用来预测连杆衬套强力旋压轴线的直线度误差,并且比BP神经网络收敛速度及学习速率更高,训练过程更稳定,预测精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊文欣	中北大学机械工程学院	177	1055	14.0	24.0
2	郭芳	中北大学机械工程学院	11	25	3.0	4.0
3	吉梦雯	中北大学机械工程学院	8	17	3.0	3.0
4	尹馨妍	中北大学机械工程学院	3	11	3.0	3.0
5	王瑞瑞	中北大学机械工程学院	7	18	3.0	4.0